本文详细介绍了OpenAI最新发布的Agent Builder工具及七种典型AI智能体设计模式，包括思维链、自问自答、推理+行动等。Agent Builder通过拖拽式界面让用户轻松创建能自主执行任务的AI助手，而设计模式则定义了智能体的思考逻辑。前者是工程实现工具，后者是认知框架，二者结合将推动AI从简单回答向真正思考与行动转变，为开发者提供了构建更强大AI智能体的完整方法论。

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2025年的DevDay，OpenAI发布了一款新产品——Agent Builder。

它让任何人都能通过“拖拽+模块组合”的方式，轻松创建一个能自主执行任务的AI助手。

这是OpenAI官方发布的介绍视频。

视频中，OpenAI展示了Agent Builder的核心能力：

• 通过拖拽与模块拼接，像搭积木一样设计任务流程；
• 自主调用工具与API，执行搜索、计算、数据处理等动作；
• 根据上下文进行多步骤决策，在不同任务之间自由切换。

这个Agent Builder工具所构建出来的Agent，不再是一个“聊天机器人”，而是一个能理解意图、规划任务、并亲自完成目标的“智能体”（Agent）。

那么，什么是“智能体”？

智能体（Agent） 是一个能理解指令、做出决策、并亲自执行任务的AI系统。

它可以主动搜索资料、调用API、执行操作，甚至根据环境反馈调整自己的行为。

你可以把它想象成一个有“大脑”和“手脚”的AI：

• “大脑”是大语言模型，负责思考和理解；
• “手脚”是工具接口，负责行动和执行。

不过智能体的关键并不止于拥有“大脑”和“手脚”，真正决定它智能水平的，是它思考与决策的方式。不同的“思维路径”，其行为与效果也不同。

阿里云在《AI原生应用架构白皮书》中总结了当前一些典型的Agent设计模式。

以下内容基于该白皮书进行简要介绍。

（1）思维链（Chain of Thought）

• 提出背景：2022年论文《Chain-of-Thought Prompting Elicits Reasoning in Large Language Models》

  https://doi.org/10.48550/arXiv.2201.11903

• 核心思想：让模型在得出结论前，先把自己的推理过程一步步写出来，从“思考”到“回答”形成一条清晰的思维链，从而更好地处理复杂问题。

• 场景例子：模型在解决一道应用题时，不是直接给出结果，而是先写出每个推理步骤，就像我们小时候做数学题，每一步推理过程都写得清清楚楚。

（2）自问自答（Self-Ask）

• 提出背景： 2022 年论文《Measuring and Narrowing the Compositionality Gap in Language Models》，其中介绍了 “Self-Ask with Search (SA-S)”。

  https://doi.org/10.48550/arXiv.2210.03350

• 核心思想：模型在推理过程中主动提出并回答中间问题，把大问题拆解为多个小问题，然后逐个回答。它强化了模型在缺乏直接上下文信息时的自我探索能力。

• 场景例子：当被问到“2016 年奥运会男百米冠军是谁的弟弟？”时，模型会先问自己“2016年冠军是谁？（博尔特）”，“博尔特有弟弟吗？（无）”，再得出结论。

（3）推理+行动（ReAct）

• 提出背景：2022 年论文《ReAct: Synergizing Reasoning and Acting in Language Models》。

  https://doi.org/10.48550/arXiv.2210.03629

• 核心思想：将推理（Reasoning）与行动（Acting）相结合，让模型在思考过程中能调用工具或API获取信息，从而形成推理-执行的动态闭环。

• 场景例子：当用户询问“北京今天的天气如何？”时，模型会先想“我不知道今天的天气，需要查询”，然后生成推理链“需要查询实时天气”，并自动调用API检索天气，再返回综合结果。

（4）计划与执行（Plan-and-Execute）

• 提出背景：来源于LangChain社区的多智能体协作实践总结，并在 2023 年被系统化定义。

  https://blog.langchain.com/planning-agents

• 核心思想：将复杂任务拆解为“规划（Planning）”与“执行（Execution）”两个阶段，由不同子Agent分别负责，提升长任务的可靠性与一致性。

• 场景例子：智能体接到“生成一份年度市场分析报告”的任务后，先由规划Agent制定提纲与分工，再由执行Agent分步完成数据收集、撰写与排版。

（5）树状思维（Tree of Thoughts，ToT）

• 提出背景：2023年论文《Tree of Thoughts: Deliberate Problem Solving with Large Language Models》。

  https://doi.org/10.48550/arXiv.2305.10601

• 核心思想：不再线性推理，而是并行展开多个“思维分支”（候选路径），模型在生成过程中对各路径进行评估与选择，从而获得更具全局性的思考结果。

• 场景例子：面对开放性问题，比如“设计一个绿色建筑节能方案”，智能体同时生成多种备选方案，对比优缺点后选择最优方案。

（6）反思与迭代优化（Reflexion/Iterative Refinement）

• 提出背景：2023年论文《Reflexion: Language Agents with Verbal Reinforcement Learning》。

  https://doi.org/10.48550/arXiv.2303.11366

• 核心思想：赋予智能体自我总结与改进能力。模型在完成任务后，会复盘错误、总结经验，并在下次执行时依据反思结果调整策略。

• 场景例子：当代码生成Agent出现运行错误时，它会阅读报错信息，总结问题原因并自动修改代码，直至成功运行。

（7）角色扮演式（Role-playing Agents）

• 提出背景：来源于开源社区项目 AutoGPT、ChatDev、CAMEL 等的多智能体系统研究，2023 年后被广泛应用于复杂任务分工。

  https://doi.org/10.48550/arXiv.2303.17760

• 核心思想：通过设定不同角色的智能体（如产品经理、工程师、测试员），让它们在对话中分工协作，完成跨领域或多阶段任务。

• 场景例子：在软件开发任务中，一个Agent编写需求文档，另一个编写代码，第三个执行测试，最终协作产出完整项目。

以上就是今天想与大家分享的几种典型 Agent 设计模式。

最后再补充说明一点：

文章开头提到的 OpenAI 在 DevDay 上发布的 Agent Builder，与这些 Agent 设计模式并非处于同一层面。

• Agent Builder是工程实现层面的平台，提供任务编排、工具调用、记忆管理等能力；
• Agent设计模式 是认知层面的框架，描述智能体在面对任务时的思考逻辑与决策路径。

前者是“工具”，后者是“方法”；
前者解决“怎么造 Agent”，后者回答“造什么样的 Agent”。

在未来的智能生态中，这两者将逐步融合。在 Agent Builder 这样的平台上，我们可以实现不同思维结构；而这些设计模式，也将为 Agent Builder 提供更丰富、更可解释的行为范式。

当两者结合时，AI 不只是回答，而是真正开始 “思考并行动”。

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